徐 敏,徐敬爭,劉文菁,徐 萌,徐經(jīng)緯,高 蘋,羅曉春

(1.江蘇省氣候中心 南京 210008;2.航天新氣象科技有限公司 無錫 214028;3.江蘇省氣象局 南京 210008;4.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心 南京 210044;5.江蘇省氣象服務(wù)中心 南京210008)

地表能量通量直接影響地面溫度、水分傳輸和植被發(fā)育及生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力,也是區(qū)域氣候模式和生態(tài)水文模型的重要輸入?yún)?shù),受到氣象學(xué)、生態(tài)學(xué)和水文學(xué)界的廣泛關(guān)注。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)在全球生態(tài)環(huán)境、能量平衡和區(qū)域氣候研究中具有重要地位,對農(nóng)田地表能量通量的長期觀測研究一直是國際上關(guān)注的熱點(diǎn)問題?？陀^評估地氣之間的能量交換對于水資源管理和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展十分重要,也有助于科學(xué)認(rèn)識(shí)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的功能。

農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳庫在全球碳庫中最為活躍,在全球及區(qū)域碳平衡中占據(jù)重要地位。2010-2019年全球碳排放收支顯示,土壤碳匯為12.5 Pg·a,是海洋固碳量的1.36 倍。我國是農(nóng)業(yè)大國,深入研究農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中CO時(shí)空變化特征及其與環(huán)境因素之間的關(guān)系,對于制定合理的農(nóng)業(yè)管理措施、提高農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的固碳功能和制定減排對策具有重大意義,對于減少碳收支不確定性以及我國碳中和相關(guān)研究至關(guān)重要。

渦度相關(guān)技術(shù)(Eddy Covariance,EC)是直接觀測下墊面和大氣之間水熱通量和CO通量的微氣象技術(shù),具有理論論證完善、觀測精度高和連續(xù)穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn),已逐漸成為地-氣能量和物質(zhì)通量觀測的標(biāo)準(zhǔn)方法,已被用于觀測森林、草地、農(nóng)田、湖泊等生態(tài)系統(tǒng)和大氣間的物質(zhì)和能量傳輸。由于儀器觀測誤差、觀測條件不理想、低頻和高頻信號(hào)損失、水平和垂直平流、能量儲(chǔ)存項(xiàng)計(jì)算誤差和能量源區(qū)不匹配等,使得觀測到的能量平衡方程通常不閉合。因此評估渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測的數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠程度也是通量界共同關(guān)心的問題,能量閉合程度高低直接影響著數(shù)據(jù)的可靠性。利用該觀測技術(shù),相關(guān)學(xué)者針對太湖流域的水稻()-小麥()輪作(以下簡稱“稻麥輪作”)田、長江中下游水稻田、華北平原冬小麥田、三江平原稻田等,評估分析了能量通量變化特征和能量閉合度,但針對華東沿海稻麥輪作區(qū)的相關(guān)研究尚少見報(bào)道,而且對能量通量變化動(dòng)態(tài)、分配特點(diǎn)、能量平衡閉合特征、稻麥固碳量的系統(tǒng)性分析相對偏少,尤其對于能量平衡閉合的研究以往大多側(cè)重于各分量誤差的計(jì)算,在不同時(shí)間尺度上的誤差分析相對較少。

江蘇省地處長江三角洲地區(qū),為東部沿海經(jīng)濟(jì)大省,也是糧食大省,是典型的稻麥輪作區(qū)。水稻是省內(nèi)第一大糧食作物,種植面積常年維持在2.2×10hm以上,其種植面積和產(chǎn)量分別占全省糧食總播種面積的40%和總產(chǎn)量的60%,單產(chǎn)穩(wěn)居全國第1;冬小麥?zhǔn)鞘?nèi)第二大糧食作物,近10年種植面積維持在2.1×10hm左右,播種面積居全國第4 位、產(chǎn)量排第5 位。因此,本研究對地處江蘇省的華東沿海典型稻麥輪作區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的能量通量進(jìn)行觀測和系統(tǒng)性研究,結(jié)合當(dāng)年氣象站觀測資料,分析稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)不同時(shí)間尺度能量通量變化特征,定量評估年尺度和月尺度的能量閉合程度,計(jì)算稻麥輪作農(nóng)田固碳量,明確影響稻麥輪作農(nóng)田固碳能力的主要環(huán)境因子。研究結(jié)果有利于增強(qiáng)對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)能量平衡機(jī)理及轉(zhuǎn)化規(guī)律的全面認(rèn)識(shí),也可為進(jìn)一步評價(jià)稻麥輪作對地表能量平衡和區(qū)域氣候的影響奠定基礎(chǔ)。

1 資料和方法

1.1 研究區(qū)介紹

研究區(qū)位于長三角東部沿海的江蘇省南通市,地處長江下游沖積平原,地勢平坦,屬海洋性氣候,年平均氣溫16.5 ℃,年均降水量960.4 mm。其管轄下的海安市是全國優(yōu)質(zhì)商品糧基地縣,曾連續(xù)10年刷新江蘇省小麥、水稻單產(chǎn)高產(chǎn)紀(jì)錄。通量觀測站點(diǎn)位于海安市雅周鎮(zhèn)“萬畝良田”工程的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)內(nèi),以通量站為中心250 m 范圍內(nèi)地勢平坦,且均為農(nóng)田,地下10～100 cm 的土壤類型為細(xì)沙土。種植方式為稻麥輪作,上年11月-當(dāng)年5月為冬小麥生長期,當(dāng)年6-10月為水稻生長期,其地形地貌、土壤類型、耕作制度在長三角地區(qū)具有典型代表性。

1.2 渦度相關(guān)系統(tǒng)和小氣候觀測介紹

渦度相關(guān)系統(tǒng)由三維超聲風(fēng)速儀(windmaster pro,英國Gill 公司)、開路式紅外CO/HO 智能分析儀(LI-7500DS,美國 LI-COR 公司)、數(shù)據(jù)采集器(CR6美國Campbell 公司)及供電裝置等組成。整套系統(tǒng)架設(shè)在雅周鎮(zhèn)“萬畝良田”內(nèi),離地面2.5 m 高度處,下墊面平坦均一且有足夠長的風(fēng)浪區(qū),符合渦度相關(guān)系統(tǒng)對觀測場地的要求。系統(tǒng)以10 Hz 的采樣頻率讀取和存儲(chǔ)近地面大氣瞬時(shí)三維風(fēng)速、溫度、水汽、CO脈動(dòng)數(shù)據(jù),以此來計(jì)算觀測期間地氣間的顯熱通量和潛熱通量。除渦度相關(guān)系統(tǒng)外,還配置有小氣候觀測,包括:2 m 和3 m 溫濕度觀測(DHC2 型),2 m 太陽凈輻射觀測(FS-J1 型),5 層光合有效輻射觀測(FS-PR 型),0.05 m 土壤熱通量觀測(HFP01-05 型),降雨量觀測(SL3-1 型)。這些要素傳感器與CR6 型通量數(shù)據(jù)采集器相接,每半小時(shí)輸出一組數(shù)據(jù)。

文中所用的數(shù)據(jù)觀測時(shí)段是2019年1月27日-2020年12月31日,其中2019年11月6日-2020年1月21日由于儀器故障導(dǎo)致通量數(shù)據(jù)發(fā)生缺測。對冬小麥和水稻的生育期還進(jìn)行了同期人工觀測。

1.3 通量數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

受天氣原因、儀器系統(tǒng)及人為活動(dòng)等影響,通量觀測數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生一定的誤差,因此在獲取到原始的10 Hz 數(shù)據(jù)后,有必要對其質(zhì)量控制。文中采用EddyPro 通量數(shù)據(jù)處理軟件(version 6.2.1,美國LICOR 公司)進(jìn)行處理,最終得到質(zhì)量控制后的30 min數(shù)據(jù)。質(zhì)量控制具體步驟:首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行野點(diǎn)剔除、振幅分辨率、缺失值、絕對值限制、偏峰度檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn);其次進(jìn)行兩次坐標(biāo)旋轉(zhuǎn),以消除由于儀器傾斜帶來的偏差,采用超聲虛溫訂正和WPL(Webb,Pearman and Leuning)校正以消除水汽和溫度波動(dòng)的影響,以及由于儀器分離造成的高頻損失而進(jìn)行頻譜校正;最后剔除降水前后半小時(shí)對應(yīng)的通量數(shù)據(jù),因?yàn)榻邓畷?huì)對田間水分、氣溫、輻射等產(chǎn)生較大影響,同時(shí)剔除觀測值超出儀器正常觀測范圍的異常值。

1.4 能量閉合情況評估方法

根據(jù)能量平衡閉合情況來評估渦度相關(guān)系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用,能量平衡不僅是對能量分配狀況的評價(jià),也是湍流通量數(shù)據(jù)可靠性的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。地表能量平衡就是將太陽輻射在生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行再分配的過程,可用方程(1)表示:

式中:是太陽凈輻射,為太陽總輻射量與地面反射的差值,W·m;為土壤熱通量,是由于土壤溫度分布不均勻引起的熱量輸送,向下輸送取正值(W·m);LE 表示潛熱通量,包括作物的蒸散(蒸騰+蒸發(fā))和土壤蒸發(fā),向上輸送取正值(W·m);為顯熱通量,是由溫度差異引起的農(nóng)田冠層與大氣間的湍流輸送,向上輸送取正值(W·m);為冠層熱儲(chǔ)項(xiàng),該項(xiàng)在冠層高度達(dá)到8 m 時(shí),將會(huì)在較大程度上影響能量平衡,考慮到本研究對象是稻麥輪作區(qū)域,冠層高度較低,此項(xiàng)可忽略不計(jì);為附加能量源匯之和,因該項(xiàng)值很小,也可忽略。因此,方程(1)可以簡寫為:

式中:-稱為有效能量,LE稱為湍流通量。能量平衡則是指有效能量與湍流通量相等,否則為能量不平衡。

文中采用線性回歸法(ordinary linear regression,OLR)和能量平衡比率(energy balance ratio,EBR)兩種方法來定量評估所調(diào)查農(nóng)田的能量閉合度。OLR是對湍流通量LE與有效能量-進(jìn)行線性回歸,當(dāng)線性回歸斜率為1,且截距為0,表明能量完全閉合,即渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測的顯熱和潛熱通量值準(zhǔn)確;EBR 是在一定時(shí)間范圍內(nèi),計(jì)算觀測到的湍流通量LE與有效能量(-)的比值,當(dāng)比值為1 時(shí),表明能量完全閉合。

2 結(jié)果與分析

2.1 稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)能量通量時(shí)間變化特征

圖1a-d 為2019-2020年冬小麥和水稻生育期內(nèi)太陽凈輻射和各通量的逐半小時(shí)序列。可以看出,在稻麥不同生育期,太陽凈輻射()、潛熱通量(LE)、顯熱通量()、土壤熱通量()存在差異。在冬小麥播種期[儒略日序數(shù)(DOY)為293～305 d]、出苗期(DOY 為306～315 d)、分蘗期(DOY 為316～346 d)和越冬期(DOY 為347 d～來年51 d),由于太陽高度角較低,日照時(shí)數(shù)較少,因此偏小(圖1a),且在這些生育階段冬小麥苗葉稀疏,冠層覆蓋度小,冬小麥蒸散能力較弱,所以LE 也偏小(圖1b);進(jìn)入返青拔節(jié)期(DOY 在52～64 d),隨著太陽高度角增大,逐漸增大,隨著冬小麥冠層覆蓋度增大,LE 也在逐步增大,一直到水稻的拔節(jié)孕穗期(DOY 在228～245 d),都維持較高水平,之后隨著太陽高度角減小,和LE 開始減小。(圖1c)和(圖1d)的波動(dòng)范圍明顯小于和LE,冬小麥灌漿期(DOY 為140～150 d)明顯大于其他生育期。

圖1 2019年和2020年稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)太陽凈輻射(Rn)、潛熱通量(LE)、顯熱通量(H)、土壤熱通量(G)逐半小時(shí)序列Fig.1 Half hour sequences of solar net radiation(Rn),latent heat flux(LE),sensible heat flux(H)and soil heat flux(G)of ricewheat rotation system in 2019 and 2020

為了分析稻麥全生育期內(nèi)太陽凈輻射和各通量的逐月變化情況,將各月內(nèi)半小時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均,由于儀器故障以及天氣等原因,數(shù)據(jù)存在一定缺測,因此在計(jì)算月均值時(shí),若一天中≥75%時(shí)段有觀測值則參與平均,否則這一天不參與平均(圖2)。從圖2a-b 中可以看出,2019-2020年LE 和逐月變化特征基本一致,因?yàn)槭荓E 的主要驅(qū)動(dòng)因子,因此當(dāng)達(dá)最大值時(shí),LE 也基本同步達(dá)最大值,年內(nèi)變化總體均呈“倒U 型”。2019年LE 和在5-8月均處于峰值,LE、變化范圍分別是108.6～133.3 W·m(平均值為117.9 W·m)、129.2～144.2 W·m(平均值為138.7 W·m),其中最高值均出現(xiàn)在8月;2019年LE、在1-2月處于谷值,變化范圍分別為25.5～32.1 W·m、23.3～38.8 W·m。2020年LE和均在5月和8月處于峰值,分別為101.9 W·m和139.3 W·m、137.7 W·m和150.2 W·m,同樣最高值也均出現(xiàn)在8月;由于6月中下旬-7月上旬處于梅雨期,降水顯著多于常年,梅雨量排江蘇有氣象記錄以來第二高值,多雨天氣導(dǎo)致太陽凈輻射和潛熱通量明顯減少,因此2020年6-7月的LE、明顯小于2019年同期,變化范圍分別為67.1～77.6 W·m、94.9～112.0 W·m;LE、在1-2月和11-12月處于谷值,變化范圍分別是33.1～48.0 W·m(平均值為40.7 W·m)、29.4～55.6 W·m(平均值為42.2 W·m),其中最低值均出現(xiàn)在12月份。由此可見,8月LE和達(dá)最高值,因?yàn)榇藭r(shí)水稻處于拔節(jié)孕穗期,葉面積指數(shù)最大,作物蒸散強(qiáng)度大,同時(shí)8月多晴熱高溫天氣,太陽輻射強(qiáng),所以此時(shí)LE 和為一年中最大;冬季LE 和達(dá)最低值,因?yàn)榇藭r(shí)太陽輻射最弱,氣溫為一年中最低,冬小麥處于苗期,蒸散能力較弱,同時(shí)植被覆蓋度較低,土壤有大部分裸露在外,且有時(shí)下墊面會(huì)有積雪覆蓋(2019年和2020年冬季均出現(xiàn)了降雪),造成地面反射率大于其他生育期,因此,冬季LE 和偏小。另外,由于具體天氣條件的差異會(huì)導(dǎo)致峰值數(shù)值存在年際差異,如2020年8月≥35℃的高溫天數(shù)達(dá)12 d,明顯多于2019年同期,所以2020年8月值大于上年同期。

圖2 2019年和2020年稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)太陽凈輻射(Rn)、潛熱通量(LE)、顯熱通量(H)、土壤熱通量(G)的逐月平均值Fig.2 Monthly average of solar net radiation(Rn),latent heat flux(LE),sensible heat flux(H)and soil heat flux(G)of rice-wheat rotation system in 2019 and 2020

從圖2(c)和(d)中可以看出,2019-2020年和月均值變化范圍分別為-9.7～28.3 W·m、-7.1～3.7 W·m,其中僅在8月份為負(fù)值,即該月份由溫度差異引起的農(nóng)田冠層與大氣間的湍流輸送為向下輸送,其余時(shí)段全部是正值,其中最高值均出現(xiàn)在6月份,分別為17.2 W·m(2019年)、28.3 W·m(2020年);在春季和夏季總體為正值、在秋季和冬季總體為負(fù)值。

為了進(jìn)一步分析能量通量的日內(nèi)24 h 變化特征,將2019年和2020年春季(3-5月)、夏季(6-8月)、秋季(9-11月)和冬季(上年12月和當(dāng)年1-2月)中同一個(gè)季節(jié)內(nèi)同一個(gè)時(shí)次的半小時(shí)數(shù)據(jù)再平均,得到湍流通量和有效能量各分量的各年各季節(jié)內(nèi)的日變化(圖3)。從圖3 可以看出,、LE的日變化均呈“倒U 型”的單峰二次曲線,各能量通量的日峰值存在季節(jié)間差異,冬季的日峰值明顯小于其他3 個(gè)季節(jié)。、均在白天為正值、夜間為負(fù)值,LE 在晝夜都是正值;白天數(shù)值大小排序?yàn)?＞LE＞＞,夜間各能量通量波動(dòng)幅度小且較平穩(wěn)。對于而言,日最高值主要出現(xiàn)在10:00-12:30,2019年和2020年的日最大峰值分別出現(xiàn)在夏季(513.9 W·m)、春季(460.0 W·m),2020年日最小谷值出現(xiàn)在冬季(-41.8 W·m);對于LE 而言,日最高值主要出現(xiàn)在11:00-13:30,LE 峰值出現(xiàn)的時(shí)間較基本滯后0.5～1.5 h,2019年和2020年的LE日最大峰值分別出現(xiàn)在夏季(323.0 W·m)、春季(265.8 W·m),冬季的LE日變化幅度明顯小于其他3 個(gè)季節(jié);對于而言,日最高值主要出現(xiàn)在9:30-12:30,峰值出現(xiàn)的時(shí)間較基本提前1 h,2019年和2020年的日最大峰值均出現(xiàn)在春季,分別為77.2 W·m和71.8 W·m,四季中日最小谷值波動(dòng)范圍較小,主要在-11.5～24.2 W·m;對于而言,日最高值主要出現(xiàn)在11:30-14:00,其中夏秋季的日最高值均出現(xiàn)在13:00,的日最高值出現(xiàn)時(shí)間較存在0.5～2.0 h 的滯后,四季中日最大峰值、日最小谷值波動(dòng)范圍均較小,分別為7.7～25.8 W·m、-6.7～13.3 W·m。

圖3 2019年和2020年稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)潛熱通量(LE)、顯熱通量(H)、土壤熱通量(G)和太陽凈輻射(Rn)各季節(jié)的日內(nèi)變化Fig.3 Diurnal variations of latent heat flux(LE),sensible heat flux(H),soil heat flux(G)and solar net radiation(Rn)of rice-wheat rotation system in 2019 and 2020

2.2 稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)能量閉合程度評估

采用能量平衡法,基于年尺度和月尺度評估了渦度相關(guān)系統(tǒng)能量閉合情況。從年度能量平衡情況看,2019年(圖4a)和2020年(圖4b)有效能量(-)和湍流通量(LE)之間的線性回歸斜率分別為0.70 和0.68,截距分別是12.22 和13.61,決定系數(shù)均是0.94,能量平衡比率均為0.80,一般認(rèn)為能量不平衡程度在10%～30%之間為合理范圍,說明渦度相關(guān)法在華東沿海稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)通量觀測中可靠性較高。

圖4 2019年(a)和2020年(b)稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)能量平衡閉合情況Fig.4 Closure of energy balance of rice-wheat rotation system in 2019(a)and 2020(b)

從2019-2020年月度能量平衡情況來看(表1),不考慮數(shù)據(jù)量缺失較多的月份(2019年1月和11月,2020年1月),有效能量和湍流通量的線性回歸斜率主要在0.62～0.77 之間,能量平衡比率主要在0.73～0.84 之間,決定系數(shù)均在0.90 以上(6月除外),表明逐月能量閉合情況良好。由于受太陽高度變化、稻麥生長過程中覆蓋度和葉面積指數(shù)變化、下墊面變化、作物播栽和收割、天氣條件等影響,月度線性回歸斜率和能量平衡比率存在一定的波動(dòng),2019年和2020年5月的線性回歸斜率均最大、截距均最小,此時(shí)冬小麥處于灌漿成熟期;6-7月線性回歸斜率和能量平衡比率相對較小,主要是由于6月正值冬小麥?zhǔn)斋@和水稻播栽的過渡期,農(nóng)事活動(dòng)頻繁,農(nóng)田下墊面狀況變化顯著,6月中下旬-7月上旬是梅雨期,多強(qiáng)降水過程導(dǎo)致到達(dá)地表的能量驟減。

表1 2019—2020年稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)各月份能量平衡閉合線性回歸參數(shù)和能量平衡比率Table 1 Linear regression coefficients of energy balance closure and energy balance ratio of rice-wheat rotation system during 2019-2020

2.3 稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2 通量(FC)時(shí)間變化特征

2019-2020年逐半小時(shí)(圖5)具有明顯的波動(dòng)特征,數(shù)值有正有負(fù)。逐日(圖5a)和逐月(圖5b)在年內(nèi)總體均呈“W 型”變化特征,一年中存在兩個(gè)明顯的負(fù)值期,即CO凈吸收期,分別為上半年的冬小麥拔節(jié)孕穗期(3-4月)和下半年的水稻分蘗-乳熟期(7-10月),均為作物生長旺盛期,對應(yīng)的變化范圍分別為-8.1～-4.5 μmol·m·s、-8.3～-3.5 μmol·m·s,2019年和2020年上半年的CO凈吸收峰值分別出現(xiàn)在冬小麥拔節(jié)期(3月,-5.2 μmol·m·s)和孕穗期(4月,-8.1 μmol·m·s),2019年和2020年下半年的CO凈吸收峰值均出現(xiàn)在8月,即水稻拔節(jié)孕穗期,此時(shí)正值盛夏高溫期,太陽輻射強(qiáng),水稻生長迅速,光合作用非常強(qiáng)烈,分別為-8.3 μmol·m·s(2019年)、-6.3 μmol·m·s(2020年)。2019-2020年正值變化范圍為1.1～2.9 μmol·m·s,一年中存在3 個(gè)正值期,即3 個(gè)CO凈排放期,分別為1月、6月、11-12月。1月冬小麥處于幼苗期,生長緩慢且生長量很小,光合作用弱,CO凈吸收小于凈排放;6月處于冬小麥?zhǔn)崭睢⑺疽圃缘倪^渡期,11-12月處于水稻收割、冬小麥播種的過渡期,農(nóng)田存在裸地的間歇期,下墊面的呼吸作用與分解使得表現(xiàn)為凈排放。由此可見,CO凈吸收和凈排放強(qiáng)弱與作物生育進(jìn)程密切相關(guān)。

圖5 2019—2020年稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2 通量(FC)逐半小時(shí)的逐日序列(a)和逐月(b)序列Fig.5 Half hour series of daily(a)and monthly(b)CO2 flux(FC)of rice-wheat rotation system in 2019 and 2020

將換算成一定時(shí)間內(nèi)的固碳量,2019年1-11月總固碳量為1005.4 g(C)·m,其中僅1月和6月為碳排放,排放量分別為35.9 g(C)·m和39.8 g(C)·m;2-5月冬小麥主要生長期的固碳量為387.4 g(C)·m;7-10月水稻主要生長期的固碳量為678.2 g(C)·m;2020年1-12月總固碳量為738.5 g(C)·m,其中1月、6月和11-12月為碳排放,排放量分別為47.3 g(C)·m、66.4 g(C)·m和129.7 g(C)·m,2-5月冬小麥主要生長期的固碳量為382.2 g(C)·m,7-10月水稻主要生長期的固碳量為599.7 g(C)·m。

圖6 是2019-2020年各季平均的一天內(nèi)逐小時(shí)?？梢钥闯?具有明顯的日內(nèi)變化,呈“U 型”的單峰二次曲線,白天為負(fù)值、夜間為正值,分別對應(yīng)CO吸收和CO排放,由于作物在白天同時(shí)進(jìn)行光合作用和呼吸作用,但前者遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于后者,所以農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)表現(xiàn)白天為CO凈吸收,夜間土壤呼吸和作物暗呼吸釋放CO,所以夜間農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)表現(xiàn)為CO凈排放。從日變化幅度來看,春夏季變幅最大,秋季次之,冬季最小。2019年(2020年)春季、夏季、秋季和冬季的CO日吸收峰值分別為-21.9 μmol·m·s(-21.8 μmol·m·s)、-23.1 μmol·m·s(-21.6 μmol·m·s)、-20.6 μmol·m·s(-15.5 μmol·m·s)和-10.9 μmol·m·s(-4.3 μmol·m·s),CO日吸收峰值主要出現(xiàn)在10:00-12:30,夜間CO凈排放波動(dòng)較為平穩(wěn),主要在3.0～7.3 μmol·m·s之間。從正負(fù)值轉(zhuǎn)變時(shí)間來看,春夏秋3 季從正值轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)值的時(shí)間主要集中在7:00 前后,冬季從正值轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)值的時(shí)間主要集中8:30 前后,4 個(gè)季節(jié)從負(fù)值轉(zhuǎn)變?yōu)檎档臅r(shí)間較為相近,主要集中在17:00 前后,意味著日出半小時(shí)后,CO由釋放轉(zhuǎn)變?yōu)槲?隨著太陽高度角的增加和太陽輻射的增強(qiáng),CO吸收能力不斷增強(qiáng),在中午時(shí)分達(dá)最強(qiáng),隨后隨著太陽高度角降低,CO吸收能力逐步下降,傍晚時(shí)分CO由吸收轉(zhuǎn)變?yōu)榕欧?夜間冬小麥和水稻的呼吸作用使農(nóng)田變?yōu)镃O凈排放。從負(fù)值持續(xù)時(shí)長來看,春夏季持續(xù)時(shí)長最長,為10～11 h,秋季次之,為9～10 h,冬季最少,為7.5～8.5 h。由此可見,總體呈白天吸收、夜間排放的變化規(guī)律,在不同的季節(jié),變化幅度、正負(fù)值轉(zhuǎn)變時(shí)間、負(fù)值持續(xù)時(shí)間都存在一定差異。

圖6 2019—2020年稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2 通量(FC)各季節(jié)的日內(nèi)變化Fig.6 Diurnal variations of CO2 flux(FC)of rice-wheat rotation system in each season of 2019 and 2020

2.4 稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2 通量與環(huán)境因子的關(guān)系

2.4.1 夜間CO 通量()與氣溫()和飽和水汽壓差(VPD)的關(guān)系

已有研究表明,氣溫是影響生態(tài)系統(tǒng)呼吸的主要環(huán)境因子,在一定范圍內(nèi),夜間氣溫升高將加速植物和微生物的新陳代謝,促進(jìn)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的CO排放。因此,將冬小麥和水稻生長期夜間與和VPD 進(jìn)行相關(guān)性分析(圖7),發(fā)現(xiàn)夜間與均存在e 指數(shù)擬合關(guān)系,2019年冬小麥和水稻生長期夜間與的相關(guān)系數(shù)分別為0.374 和0.510,2020年冬小麥和水稻生長期夜間與的相關(guān)系數(shù)分別為0.566 和0.316,均通過了＜0.01 的顯著性檢驗(yàn)。當(dāng)=0 ℃時(shí),2019年和2020年冬小麥的分別為4.8 μmol·m·s和4.4 μmol·m·s,水稻的分別為1.2 μmol·m·s和2.5 μmol·m·s。當(dāng)溫度每增加10 ℃的情況下,2019年和2020年冬小麥的溫度敏感系數(shù)()分別為1.34(e)和1.48(e),水稻的分別為2.20(e)和1.55(e)。由此可見,不同年份不同作物的夜間對氣溫的敏感性存在差異,對水稻夜間的影響大于對冬小麥夜間的影響。VPD 大小表征空氣的干燥程度,VPD 越大,表明空氣越干燥。計(jì)算表明,冬小麥和水稻的夜間與VPD 之間相關(guān)性較低,可能是夜間呼吸作用對水分消耗比較小,加上水稻生長季頻繁灌溉,所以VPD 不是影響夜間的主要環(huán)境因子。

圖7 稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)夜間CO2 通量(FC)與氣溫(Ta,a)和飽和水汽壓差(VPD,b)的關(guān)系Fig.7 Relationship between night CO2 flux(FC)and air temperature(Ta,a)and saturated water vapor pressure difference(VPD,b)of rice-wheat rotation system

2.4.2 白天CO 通量()與氣溫()和飽和水汽壓差(VPD)的關(guān)系

圖8 是冬小麥和水稻白天與和VPD 的塊平均圖,圖 a、c、e、g 中每個(gè)實(shí)心點(diǎn)表示一定溫度范圍內(nèi)的和白天的均值,圖b、d、f、h 中每個(gè)實(shí)心點(diǎn)表示一定范圍內(nèi)的VPD 和白天的均值。對而言,在2019年和2020年冬小麥生長期間(圖8 a,e),在=17 ℃附近,CO出現(xiàn)最大吸收值,當(dāng)高于30 ℃時(shí),CO吸收水平有所降低;在2019年和2020年水稻生長期間(圖8 c,g),CO吸收水平隨增加而增強(qiáng)。而對VPD 而言(圖8b,d,f,h),當(dāng)VPD≤1.7 kPa 時(shí),CO吸收水平隨VPD 增加而增強(qiáng),反之CO吸收水平隨VPD 增加而減弱,即空氣越干燥會(huì)限制冬小麥和水稻下墊面的CO吸收量,僅在2020年水稻生長期間這種現(xiàn)象不明顯。

圖8 稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)白天CO2 通量(FC)與氣溫(Ta,左列)和飽和水汽壓差(VPD,右列)的塊平均圖Fig.8 Block average diagram of daytime CO2 flux(FC)versus air temperature(Ta,left column)and saturated water vapor pressure difference(VPD,right column)of rice-wheat rotation system

3 討論

在太陽輻射能量的驅(qū)動(dòng)下,農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行能量流動(dòng)、物質(zhì)合成轉(zhuǎn)移和碳水循環(huán)等運(yùn)動(dòng)過程,而由于下墊面不同作物類型、不同生育期、不同季節(jié)、晝夜變化等因素,導(dǎo)致作物蒸發(fā)散和熱傳導(dǎo)能力等存在差異。因此,在太陽凈輻射進(jìn)入農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)后,顯熱通量、潛熱通量、土壤熱通量、CO通量等在系統(tǒng)內(nèi)的分配變化各有差異。

可靠的通量觀測數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確揭示農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)能量通量分配、農(nóng)田水分時(shí)空分布等規(guī)律的基礎(chǔ),因此,文中利用能量平衡對通量觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行了可靠性評估。經(jīng)計(jì)算,在研究區(qū)稻麥輪作期間,基于渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測的通量數(shù)據(jù)能量平衡比率為0.80,高于FLUXNET 和ChinaFLUX 站點(diǎn)的能量平衡比率(0.79、0.73);對于本研究區(qū)冬小麥而言,關(guān)鍵生長期2-5月的能量平衡比率均值為0.81,低于在鄭州國家氣候觀測站內(nèi)觀測到的小麥整個(gè)生長季的能量閉合率(0.875);對于本研究區(qū)水稻而言,生長期間(6-10月)能量平衡線性擬合斜率均值為0.66,能量平衡比率均值為0.79,能量平衡閉合情況要優(yōu)于三江平原的水稻通量觀測數(shù)據(jù),后者基于3年的生長期(5-10月)觀測數(shù)據(jù)能量平衡線性擬合斜率均值為0.62,3年能量平衡比率均值分別為0.78、0.84 和1.07,但要略差于湖南省雙季稻(早稻和晚稻)的通量觀測數(shù)據(jù),湖南早稻生長期間的能量平衡線性擬合斜率為0.72,能量平衡比率為0.85,湖南晚稻生長期間的能量平衡線性擬合斜率為0.75,能量平衡比率為0.88?？梢?能量不閉合在通量觀測中是普遍存在的現(xiàn)象,本研究的不閉合程度在合理范圍內(nèi),說明渦度相關(guān)法在沿海稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)通量觀測中可靠性較高。

研究區(qū)近兩年的固碳量存在年際差異,作物間也存在差異,冬小麥的固碳能力要弱于水稻,這主要是年際間氣象條件不同、作物種類和長勢有差異等因素所致。研究區(qū)全年尺度上整個(gè)稻麥輪作生態(tài)系統(tǒng)是碳匯,且是強(qiáng)固碳地區(qū)。與已有研究結(jié)果比較發(fā)現(xiàn),本研究區(qū)冬小麥和水稻CO凈吸收出現(xiàn)峰值的月份與孫小祥等的研究結(jié)果一致,且數(shù)值也較為接近;段春鋒等計(jì)算出2007-2019年淮河流域稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)年均固碳量是703.6 g(C)·m,孫小祥等計(jì)算出長三角稻麥輪作區(qū)年固碳量達(dá)769.6 g(C)·m,本研究是針對沿海稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng),2020年全年固碳量是738.5 g(C)·m,可見3 個(gè)區(qū)域的固碳能力較為接近;李俊等利用2年通量觀測資料計(jì)算出華北平原冬小麥-夏玉米輪作年固碳量為197.60～317.90 g(C)·m,可見稻麥輪作區(qū)的固碳能力要強(qiáng)于小麥-玉米輪作區(qū)。另外,水稻田中甲烷排放是稻田生態(tài)系統(tǒng)中碳收支的重要組成部分,但受篇幅限制未作分析,在后續(xù)研究中將進(jìn)一步分析甲烷通量的時(shí)間變化特征,從而更加全面地分析農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳收支能力。

氣溫對水稻夜間CO通量的影響大于對冬小麥夜間CO通量的影響,白天隨著氣溫的升高,冬小麥和水稻的CO吸收能力增強(qiáng),但當(dāng)飽和水汽壓差達(dá)到一定臨界值,空氣濕度較小時(shí),會(huì)降低這種吸收趨勢,因?yàn)樗诌^低時(shí),作物氣孔會(huì)關(guān)閉,降低植物的光合能力。另外,有研究也表明,光合有效輻射也有這樣的抑制效應(yīng)?？紤]到農(nóng)田碳通量變化受自然因素和人為因素的聯(lián)合制約,今后需要加強(qiáng)環(huán)境變量(溫度、光合有效輻射、降水等)和人為因素(如耕作、施肥、田間管理方式等)對CO吸收能力影響的研究,便于更深入了解農(nóng)田碳通量驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

4 結(jié)論

本研究以江蘇省沿海地區(qū)稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)為研究對象,基于2019-2020年渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測的冬小麥和水稻生長過程中各能量通量,揭示了太陽凈輻射()、潛熱通量(LE)、顯熱通量()、土壤熱通量()、CO通量()不同時(shí)間尺度的變化特征,定量評估了能量閉合程度,并計(jì)算了稻麥輪作的固碳量,以及分析了環(huán)境變量對其的影響。具體結(jié)論如下:

1)年內(nèi)LE 和逐月變化總體均呈“倒U 型”,峰值主要是在5-8月,期間若梅汛期雨量偏多則易出現(xiàn)短暫性下降,1-2月和11-12月處于谷值;由于是LE 的主要驅(qū)動(dòng)因子,所以兩者變化基本同步。逐月和的變化幅度明顯小于LE 和,僅在8月份為負(fù)值,在春季和夏季總體為正值、在秋季和冬季總體為負(fù)值。

2)年度有效能量和湍流通量的線性回歸斜率平均為0.69,能量平衡比率為0.80,月度線性回歸斜率和能量平衡比率存在一定的波動(dòng),分別為0.62～0.77和0.73～0.84?？傮w來說,能量不平衡程度均在合理范圍內(nèi),說明能量通量觀測數(shù)據(jù)可靠。

3)稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中,日內(nèi)逐小時(shí)呈“U 型”單峰二次曲線,總體呈白天吸收、夜間排放的變化規(guī)律,CO日吸收峰值主要出現(xiàn)在10:00-12:30,春夏季吸收時(shí)長最長,為10～11 h。逐日和逐月在年內(nèi)總體呈“W 型”變化特征,全年碳排放時(shí)段主要集中在1月、6月和11-12月,其余均為碳吸收;吸收峰值分別出現(xiàn)在冬小麥拔節(jié)孕穗期(3-4月)和水稻拔節(jié)孕穗期(8月),CO峰值凈吸收范圍為-8.3～-5.2 μmol·m·s。2019年和2020年2-5月冬小麥主要生長期的固碳量分別為387.4 g(C)·m和382.2g(C)·m,7-10月水稻主要生長期的固碳量分別為678.2 g(C)·m和599.7 g(C)·m。

4)氣溫()和飽和水汽壓差(VPD)對白天均有影響,隨著的升高,水稻和冬小麥的CO吸收能力會(huì)隨之增強(qiáng),但當(dāng)VPD＞1.7 kPa 時(shí),即在水汽限制條件下,會(huì)降低作物的CO吸收能力;夜間主要受影響,若升高,則生態(tài)系統(tǒng)呼吸會(huì)相應(yīng)增強(qiáng),觀測期內(nèi)水稻和冬小麥的夜間溫度敏感系數(shù)分別平均為1.88 和1.41,說明水稻夜間受溫度的影響要大于冬小麥。